Chiến lược tài chính mới của Nvidia: Liệu có phải là bài toán khó?

Tháng 4 năm 1805

Napoleon là bá chủ châu Âu

Chỉ còn hạm đội Anh quốc đứng trước mặt ông

Compute (năng lực tính toán) giờ đây đã trở thành một loại tài sản

Tôi thấy đã đến lúc cần phải nói về đổi mới tài chính. Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs và KKR đều đang hợp tác với Nvidia để huy động 500 tỷ USD tài chính nhằm biến compute thành một loại tài sản.

"Đây thực sự là lần đầu tiên các chip công nghệ trở thành một loại tài sản có thể đầu tư được," CEO Jensen Huang của Nvidia chia sẻ với CNBC. "Chúng hiện là những tài sản tạo ra doanh thu. Chúng có năng suất, có tuổi thọ cao, có tính thay thế và linh hoạt."

"Đây mới chỉ là sự khởi đầu, giống như thời điểm tôi bắt đầu làm việc trong thị trường chứng khoán đảm bảo bằng thế chấp (mortgage-backed securities) vào những năm 1970."

Năm ngoái, ông Huang đã nói những điều rất khác về chính các chip Hopper thế hệ trước của Nvidia. "Khi Blackwell bắt đầu được xuất xưởng với số lượng lớn, bạn sẽ chẳng thể cho không ai lấy chip Hopper nữa," Huang nói với những người tham dự hội nghị AI của công ty khi quảng bá cho kiến trúc GPU mới nhất của mình. "Có những trường hợp dùng Hopper vẫn ổn. Nhưng không nhiều." Vì vậy, việc giờ đây được nghe rằng các con chip thực chất là "tài sản tạo ra doanh thu" và "có tuổi thọ cao" thì... thành thật mà nói, điều đó khiến tôi thực sự choáng váng.

Ít nhất là vào lúc này, ông Huang không sai. Giá thuê các con chip cũ đang tăng lên và Silicon Data dự báo rằng xu hướng này sẽ tiếp tục kéo dài đến năm 2028. Có một câu chuyện thú vị thế này: Một nhà cung cấp dịch vụ đám mây đã tăng gần gấp đôi giá chip Nvidia Blackwell B200 cho một khách hàng thuê trong kỳ gia hạn hợp đồng.

"Đây mới chỉ là sự khởi đầu, giống như thời điểm tôi bắt đầu làm việc trong thị trường chứng khoán đảm bảo bằng thế chấp vào những năm 1970, và tôi coi đây là tương lai tiếp theo của kỹ thuật tài chính," Larry Fink, CEO của BlackRock, nói với CNBC. Giờ đây, với một số người, điều này có thể gióng lên hồi chuông cảnh báo. Như cựu quản lý quỹ đầu cơ Mark Rubinstein lưu ý, các chứng khoán đảm bảo bằng thế chấp đã thất bại khi các khoản thế chấp bị sản xuất quá mức. Ngành công nghiệp AI đang trở nên bão hòa với các trung tâm dữ liệu, và các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc đòi hỏi ít năng lực tính toán hơn dù khá mạnh mẽ; cả hai yếu tố này đều có vẻ là mối đe dọa tiềm tàng đối với quan niệm về nhu cầu chip tăng trưởng không ngừng. Ngoài ra còn có một câu hỏi cơ bản hơn nhiều: Liệu các phòng thí nghiệm tiên phong như Anthropic và OpenAI, những đơn vị đang thúc đẩy phần lớn nhu cầu hiện tại, có thể kiếm ra tiền hay không?

Trước khi đi sâu vào những con số của Jensen, tôi muốn chỉ ra một điều: Đây chưa phải là một thỏa thuận đã chốt. Đây mới chỉ là một vài biên bản ghi nhớ (memorandum of understanding). Bạn có thể nhớ rằng năm ngoái, Nvidia đã ký một biên bản ghi nhớ trị giá 100 tỷ USD để đầu tư vào OpenAI. Bạn cũng có thể nhớ rằng, ừ thì, điều đó đã không xảy ra. Nhưng điểm hay của các biên bản ghi nhớ là bạn có thể đưa ra một thông báo hoành tráng, và sau đó việc thực tế có diễn ra hay không cũng chẳng quan trọng lắm. Tuy nhiên, hãy cứ giả định rằng nó là thật, bởi ngay cả khi chỉ là một phép thử, nó cũng đang cho chúng ta biết một điều thú vị.

Biến "tài sản" thành "gánh nặng" (Putting the ass in asset)

Hãy lùi lại một chút. Tại sao chúng ta lại nói về "compute"? Chà, theo ông Huang, "Compute của Nvidia không chỉ là một con chip." Đó là vì còn có phần mềm mang tên CUDA. "Đó là điều làm cho các nhà máy AI của Nvidia khác biệt" với những tấm silicon vô tri, Huang nói trong một tweet — à không, một bài đăng trên X. "Giá trị của chúng không cố định tại thời điểm lắp đặt: CUDA liên tục cải thiện hiệu suất của chúng; cơ sở hạ tầng được lắp đặt vẫn duy trì năng suất vượt xa thời gian khấu hao ban đầu."

Được thôi, nhưng chỉ riêng chip và phần mềm thì không tạo ra compute — chúng chỉ hữu ích nếu được đặt trong cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu khổng lồ, vốn đòi hỏi nhà kho và nguồn cung cấp điện. Ông Huang dường như đang thảo luận về compute mà không nhắc đến những thứ đó, gọi hệ thống của Nvidia là "một nền tảng nhà máy AI hoàn chỉnh bao gồm điện toán tăng tốc, mạng lưới, phần mềm hệ thống, các khung AI và một hệ sinh thái nhà phát triển toàn cầu." Đáng chú ý là danh sách này thiếu vắng: các cơ sở vật chất hữu hình.

"Compute" ở đây không đề cập đến toàn bộ hệ thống trung tâm dữ liệu; nó chính là người bạn cũ của chúng ta: khoản vay được đảm bảo bằng GPU.

Hãy gạt bỏ ý tưởng nực cười về một "nhà máy AI", nơi điện năng được cho là đang miệt mài làm việc trong hầm mỏ chip silicon. Ông Huang đang hạ thấp vai trò của các trung tâm dữ liệu một phần vì đó là nơi phần lớn nguồn tài chính đã đổ vào cho đến nay. "Blackstone đã xây dựng một nền tảng trị giá 185 tỷ USD bao gồm các cơ sở đang được xây dựng, và ước tính thị trường sở hữu dài hạn các trung tâm dữ liệu ổn định có thể tăng lên 1 nghìn tỷ USD theo thời gian," Rubinstein viết. Ông Huang không quan tâm đến điều đó — phần lớn trong số đó là bất động sản và không liên quan đến ông. Huang chỉ quan tâm đến việc mọi người mua chip Nvidia.

Vì vậy, "compute" ở đây không đề cập đến toàn bộ hệ thống trung tâm dữ liệu; đó là một cách dùng từ thời thượng để nói về người bạn cũ của chúng ta: khoản vay được đảm bảo bằng GPU. Tôi có thể hiểu tại sao người ta muốn chuyển sang dùng từ "compute" thay vì "GPU", bởi ai cũng biết rằng một chiếc GPU có tuổi thọ ngắn hơn nhiều so với, chẳng hạn, một tòa nhà — các ước tính dao động trong khoảng từ hai đến năm năm. Tôi cho rằng "compute" cũng bao gồm cả các khoản vay được đảm bảo bằng TPU, nên là vậy đó.

Đầu mùa hè này, Broadcom đã đưa ra một gói tài chính trị giá 35 tỷ USD trông rất giống với những gì Nvidia đang cung cấp hiện nay, ký một thỏa thuận với Apollo và Blackstone để tài trợ cho cái mà chúng ta hiện gọi là compute, với khoảng một triệu con chip làm tài sản thế chấp. Apollo và Blackstone sẽ kiếm tiền từ lãi suất; Broadcom đã cung cấp bảo lãnh cho hai khoản nợ ưu tiên do phương tiện mục đích đặc biệt (special purpose vehicle) nơi chứa các con chip phát hành. Thỏa thuận này nhằm mục đích thúc đẩy nhu cầu đối với chip Broadcom. Có vẻ như Nvidia đã ghi nhận điều đó — và đang làm điều tương tự, vì những lý do tương tự.

Vì vậy, giờ đây ông Huang đang cổ vũ cho tuổi thọ lâu dài của chip Nvidia. Là một "ví dụ điển hình" về cách compute có thể cải thiện theo thời gian, Huang chỉ ra con chip A100 thế hệ tiền-Hopper, được giới thiệu vào năm 2020, và theo ông, nó "vẫn đang được sử dụng thương mại tích cực." "Khách hàng tiếp tục cam kết công suất cho các triển khai kéo dài nhiều năm, kéo dài tuổi thọ kinh tế của A100 lên tới một thập kỷ." Ôi trời, điều đó rất khác với những gì ông ấy nói năm ngoái về những con chip mới hào nhoáng của mình, phải không!

Nếu ông Huang đang đứng trước mặt Chúa và mọi người để khẳng định rằng lịch trình khấu hao là 10 năm, thì tôi không thấy lý do gì mà các ngân hàng lại không tin ông ấy.

Chúng ta đã từng thảo luận về tài trợ chip trước đây. Bạn có thể nhớ rằng không ai đồng ý về lịch trình khấu hao cho chip; điều đó thực sự không quan trọng miễn là Nvidia muốn giải cứu các công ty mua chúng. Trên thực tế, bạn có thể coi tuyên bố của ông Huang như một hình thức giải cứu. Trong cuộc thảo luận về khấu hao chip, người bán khống Michael Burry đã gợi ý rằng hai đến ba năm là chu kỳ khấu hao phù hợp cho chip. Arvind Krishna của IBM cho biết khấu hao mất năm năm. Và rồi ông Huang xuất hiện, nói rằng tuổi thọ kinh tế của một trong những con chip của ông là một thập kỷ! Chà, chà, chà.

Điều này có liên quan đến các bên cho vay, vì nó quyết định các điều khoản vay. Ví dụ, số tiền mà CoreWeave — đơn vị tiên phong trong các khoản vay được đảm bảo bằng GPU và là một khách hàng của Nvidia — có thể vay sẽ giảm dần khi các con chip của họ khấu hao, theo hồ sơ doanh nghiệp của họ. Vì vậy, nếu ông Huang đang đứng trước mặt Chúa và mọi người để khẳng định rằng lịch trình khấu hao là 10 năm, thì tôi không thấy lý do gì mà các ngân hàng lại không tin ông ấy. Tôi cho rằng điều đó khá hữu ích cho bất kỳ ai đang cố gắng vay vốn từ tập đoàn này.

Ông Huang viện dẫn việc tăng giá đối với compute — bao gồm cả chip Hopper H100 ra mắt năm 2022. Ông ấy không hề phóng đại về việc tăng giá, dù logic của ông có mang tính tư lợi đến đâu. Theo Brendan Burke, một nhà phân tích ngành AI, chúng được thúc đẩy bởi nhu cầu cao hơn đối với suy luận (inference) — thuật ngữ trong ngành dùng để chỉ việc một mô hình đã được huấn luyện phân tích dữ liệu mới. Điều đó có nghĩa là giá thuê theo giờ cho các con chip cũ vẫn ở mức cao, và trong một số trường hợp, thậm chí còn tăng lên, Burke nói. "Đang có sự thiếu hụt lớn về chip suy luận, và điều đó đã đảo ngược xu hướng giảm giá dự kiến," ông nói với tôi.

Trong cuộc họp báo cáo thu nhập quý hai của CoreWeave, CEO Michael Intrator cho biết công ty đã có thể bán GPU với kiến trúc từ năm 2020 trong một hợp đồng kéo dài đến năm 2029. Kết nối các dữ kiện lại, vì CoreWeave có mối quan hệ quá chặt chẽ với Nvidia, tôi tự hỏi liệu đây có phải là điều mà chu kỳ khấu hao một thập kỷ của ông Huang đề cập đến hay không.

Liên minh compute mới này có vẻ là một thỏa thuận khá tốt cho Nvidia.

Và đúng như dự đoán, CME Group, một sàn giao dịch phái sinh, đã thông báo kế hoạch giới thiệu các hợp đồng tương lai về compute vào tháng 10, với điều kiện các cơ quan quản lý phê duyệt hai hợp đồng được đề cập.

Liệu nhu cầu tăng vọt có kéo dài mãi mãi? Chết tiệt, tôi không biết. Có rất nhiều trung tâm dữ liệu đang được xây dựng, và có vẻ như nếu compute (hay đúng hơn là chip) có tính thay thế cao như ông Huang nói, thì điều đó có nghĩa là các nhà cung cấp trung tâm dữ liệu đang cạnh tranh về giá trong một thị trường bão hòa. Nhưng khi AI được tích hợp vào nhiều thứ hơn, các công ty bình thường — bên cạnh các phòng thí nghiệm tiên phong — sẽ cần chạy suy luận. Tốc độ áp dụng là rất quan trọng — nếu quá chậm, mô hình này có thể gặp rắc rối.

Lãnh đạo không sợ hãi của chúng tôi, Nilay Patel, đã chạy đôn chạy đáo trong Slack, đặt câu hỏi rằng làm thế nào mà nếu bạn bỏ một đô la vào compute, bạn lại nhận lại được 1,01 đô la. Ông Huang không trả lời chính xác câu hỏi này: "Lợi nhuận nằm ở tính hữu dụng của AI," ông viết. Nhưng nếu hiểu biết của tôi về những gì đang diễn ra là đúng, và "compute" trong bối cảnh này chỉ là khoản vay được đảm bảo bằng GPU quen thuộc, thì lợi tức đầu tư chính là thứ thường thấy với nợ: lãi suất.

Vậy là thế đó. Chúng ta cũng không biết các hợp đồng trông như thế nào, và các chi tiết rất quan trọng. (Ví dụ, trong hợp đồng của Broadcom dường như đã truyền cảm hứng cho thông báo của Nvidia, Broadcom không bảo lãnh cho tất cả các khoản nợ, mà chỉ bảo lãnh cho khoản nợ ưu tiên có mức độ ưu tiên cao hơn). Dựa trên các khoản vay được đảm bảo bằng GPU trước đây, tôi đoán rằng hợp đồng từ bất kỳ ai mua compute đều được bao gồm trong tài sản thế chấp. Hợp đồng đó tốt hay xấu phụ thuộc vào người đứng sau nó — Microsoft chắc chắn sẽ trả nợ, nhưng OpenAI không kiếm ra tiền và cần tiếp tục huy động vốn, vì vậy các hợp đồng của họ rủi ro hơn đối với các bên cho vay. Thêm vào đó, trong bất kỳ thỏa thuận nào, có khả năng sẽ có một điều khoản cho phép các bên cung cấp nợ được chia sẻ doanh thu hoặc một cách nào đó để làm cho thỏa thuận hấp dẫn hơn. Tuy nhiên, điều tôi biết chắc chắn là liên minh compute mới này có vẻ là một thỏa thuận khá tốt cho Nvidia.

Bối cảnh cạnh tranh

Năm ngoái, khi tôi nói chuyện với Vikrant Vig của Đại học Stanford, ông lưu ý rằng phần lớn các khoản vay GPU được thực hiện với chip Nvidia làm tài sản thế chấp. Điều đó, đến lượt nó, giúp các công ty dễ dàng nhận được các khoản vay mới với chip Nvidia hơn là với GPU của đối thủ cạnh tranh — chi phí tài chính cho các khoản vay GPU Nvidia thấp hơn vì tài sản thế chấp có tính thanh khoản cao hơn. Nếu các thỏa thuận giữa Nvidia và các nhà tài chính được hoàn tất, điều đó sẽ còn giúp việc nhận tài chính cho chip Nvidia dễ dàng hơn nữa. Nếu bạn đang bắt đầu một neocloud — tức là một công ty nhỏ cho thuê compute như CoreWeave, Crusoe và Lambda — từ con số không, việc mua chip Nvidia mang lại cho bạn sự hỗ trợ mà bạn không nhất thiết có được từ các đối thủ cạnh tranh như, tôi không biết nữa, Broadcom chẳng hạn.

"Trên thực tế, họ đã làm cho sản phẩm của Nvidia rẻ hơn mà không thực sự cắt giảm giá GPU," Felix Wang của Hedgeye Risk Management nói với Bloomberg.

Nvidia đã rất tích cực trong việc đầu tư và cung cấp tài chính cho các neocloud để mở rộng cơ sở khách hàng của mình. Bằng cách tài trợ và nuôi dưỡng các neocloud, Nvidia làm giảm quyền thương lượng về giá của các "ông lớn" (ví dụ: Microsoft, Amazon, Google và Meta). Thú vị là, trong cuộc họp báo cáo thu nhập gần đây nhất, SpaceX — một tay chơi neocloud lớn mới nổi — cho biết họ đang làm việc độc quyền với chip Nvidia; sau đó, tất cả chúng ta đều phát hiện ra rằng Nvidia có khoản đầu tư 21 tỷ USD vào SpaceX. SpaceX đã đánh giá các lựa chọn thay thế cho Nvidia, nhưng việc xây dựng trung tâm dữ liệu của họ đòi hỏi sự gia tăng chi tiêu khổng lồ — vì vậy khoản đầu tư của Nvidia có thể đã "khóa chặt" neocloud này.

"Sẽ là một bài tập chăn cừu lớn để khiến họ tuân theo một cách tiếp cận duy nhất."

Nhưng cũng có một tác dụng phụ thú vị khác của việc tài chính này, Burke chỉ ra. Vì lợi ích của các bên cho vay là có sự đồng nhất tương đối giữa các khoản vay, điều đó có thể chuẩn hóa hơn nữa cách chip Nvidia được lắp đặt trong các trung tâm dữ liệu. Điều đó cũng có thể mang lại cho Nvidia lợi thế cạnh tranh trong việc bán chip.

Hóa ra GPU hoạt động khác nhau tùy thuộc vào cách chúng được thiết lập, điều này có thể gây khó khăn cho việc dự báo doanh thu một cách đáng tin cậy cho các bên cho vay đang gánh chịu rủi ro, Burke nói. Nvidia đã bắt đầu đưa ra hướng dẫn về doanh thu trong thiết lập lý tưởng, thúc đẩy các nhà cung cấp điện toán đám mây sử dụng thiết kế cụ thể đó. Điều đó sẽ cung cấp sự chuẩn hóa, giúp công việc của các bên cho vay dễ dàng hơn. Nó cũng mời gọi sự giám sát kỹ lưỡng hơn về mức độ lợi nhuận mà khách hàng có thể đạt được và độ chính xác trong mô hình của Nvidia. "Các dự báo tôi thấy rất lạc quan," ông nói. Trong một số trường hợp, các dự báo là 70 tỷ USD doanh thu mỗi năm trên mỗi gigawatt, điều mà không ai trong ngành đạt được hiện nay.

Vì vậy, các điều khoản của hợp đồng có thể yêu cầu các thiết lập cụ thể giúp tăng tính thay thế của các trung tâm dữ liệu sử dụng chip Nvidia, vừa vì nó giúp việc lập mô hình dự báo doanh thu dễ dàng hơn, vừa vì trong trường hợp vỡ nợ, điều đó giúp các bên cho vay dễ dàng thanh lý tài sản thế chấp hơn. "Hầu hết các nhà vận hành trung tâm dữ liệu đều có cấu hình tùy chỉnh cao và sẽ là một bài tập chăn cừu lớn để khiến họ tuân theo một cách tiếp cận duy nhất," Burke nói. Các điều kiện cho vay có thể đóng vai trò như những chú chó chăn cừu, lùa các kỹ sư vào những thiết kế cụ thể.

Điều này cũng củng cố vị thế của Nvidia trước sự cạnh tranh — và không chỉ từ chip TPU của Google và Trainium của Amazon. Suy luận có thể được chạy trên các chip Nvidia cũ, chắc chắn rồi, nhưng hóa ra CPU cũng có thể thực hiện công việc này và CPU rẻ hơn — ví dụ như bằng một phần mười lăm chi phí, Burke nói. Vì vậy, nếu bạn có thể sử dụng CPU, bạn không chỉ có thể chi tiêu ít hơn để mua chip, bạn còn có thể giảm nhu cầu đối với compute GPU, từ đó đẩy giá xuống.

Đừng gọi đó là tài chính vòng quanh (circular financing)